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对比度提高) 》》 figure

来源:蒲公英系统┆发布时间:2019-08-21 13:01┆点击:

  一、图像基本操作

  1、读取图像并显示:

  》》 clear;close all %清空Matlab工作平台所有变量(准备工作)

  》》 I=imread(‘pout.tif’); % 该图像是Matlab图形工具箱中自带的图像(\toolbox\images\imdemos)

  》》 imshow(I)

Matlab图像怎么处理 三联

  2、检查内存(数组)中的图像:

  》》 whos

  Name Size Bytes Class

  I 291x240 69840 uint8 array

  Grand total is 69840 elements using 69840 bytes

  表示该图像采用8位存储方式并占用了69840B的存储空间。

  3、实现图像直方图均衡化:

  》》 figure,imhist(I) % 在新图中显示图像I的直方图

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  》》 I2=histeq(I); % 均衡化以后的图像存在I2数组中(图像灰度值扩展到整个灰度范围,对比度提高)

  》》 figure,imshow(I2) % 显示均衡化后的图像

  》》 figure,imhist(I2) % 显示均衡后的灰度值分布情况

  8位图像取值范围:[0,255],16位图像取值范围:[0,655351],双精度图像取值范围:[0,1]

Matlab图像如何处理?Matlab图像处理的基本操作

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  4、保存图像:

  》》 imwrite(I2,‘pout2.png’); % 将图像由原先的tif格式另存为png格式

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  5、检查新生成文件的信息:

  》》 imfinfo(‘pout2。png’) % 观察保存图像的文件信息

  ans =

  Filename: ‘pout2.png’ % 文件名

  FileModDate: ‘11-Apr-2009 21:55:35’ % 文件修改日期

  FileSize: 36938 % 文件大小

  Format: ‘png’ % 文件格式

  FormatVersion: [] % 格式

  Width: 240 % 文件宽度

  Height: 291 % 文件高度

  BitDepth: 8 % 文件位深度

  ColorType: ‘grayscale’ % 颜色类型

  ……

  二、图像处理Matlab的应用:

  实例:消除rice.png图像中亮度不一致的背景,并使用阈值将修改后的图像转换为二值图像,使用成员标记返回图像中对象的个数以及统计特性。按照如下步骤进行:

  1、读取和显示图像

  》》 clear;close all

  》》 I=imread(‘rice。png’);

  》》 imshow(I)

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  2、估计图像背景:

  图像中心位置背景亮度强于其他部分亮度,用imopen函数和一个半径为15的圆盘结构元素对输入的图像I进行形态学开操作,去掉那些不完全包括在圆盘中的对象,从而实现对背景亮度的估计。

  》》 clear;close all

  》》 I=imread(‘rice。png’);

  》》 imshow(I)

  》》 background=imopen(I,strel(‘disk’,15));

  》》 imshow(background)

  》》 figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0,255]);

  》》 set(gca,‘ydir’,‘reverse’);

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